Evidências adicionais sobre a sazonalidade dos retornos diários do mercado de ações brasileiro
Autor(a) principal: | |
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Data de Publicação: | 2005 |
Tipo de documento: | Artigo |
Idioma: | por |
Título da fonte: | Revista Produção Online |
Texto Completo: | https://www.producaoonline.org.br/rpo/article/view/377 |
Resumo: | sazonalidade dos retornos de ativos financeiros tem sido freqüentemente estudada por intermédio de anomalias de mercado designadas como efeito calendário, que pode ser definido como a tendência dos retornos a apresentar desempenho diferenciado em determinado período de tempo: no caso do efeito dia da semana, associado ao dia da semana, e no caso de efeito fim de semana, associado a retornos diferenciados na segunda-feira e na sexta-feira. Este trabalho, a partir de informações de retornos do mercado de ações brasileiro, procura verificar a existência de retornos diferenciados nos dias da semana, através de modelos autoregressivos heterocedásticos. Esses modelos foram desenvolvidos com um enfoque Bayesiano, utilizando-se Monte Carlo Markov Chain via amostrador de Gibbs, para dados distribuídos normalmente e distribuídos de acordo com a distribuição t de Student. |
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Evidências adicionais sobre a sazonalidade dos retornos diários do mercado de ações brasileiroMonte Carlo Markov ChainEfeito Dia da SemanaEficiência de Mercado sazonalidade dos retornos de ativos financeiros tem sido freqüentemente estudada por intermédio de anomalias de mercado designadas como efeito calendário, que pode ser definido como a tendência dos retornos a apresentar desempenho diferenciado em determinado período de tempo: no caso do efeito dia da semana, associado ao dia da semana, e no caso de efeito fim de semana, associado a retornos diferenciados na segunda-feira e na sexta-feira. Este trabalho, a partir de informações de retornos do mercado de ações brasileiro, procura verificar a existência de retornos diferenciados nos dias da semana, através de modelos autoregressivos heterocedásticos. Esses modelos foram desenvolvidos com um enfoque Bayesiano, utilizando-se Monte Carlo Markov Chain via amostrador de Gibbs, para dados distribuídos normalmente e distribuídos de acordo com a distribuição t de Student.Associação Brasileira de Engenharia de Produção2005-07-10info:eu-repo/semantics/articleinfo:eu-repo/semantics/publishedVersionapplication/pdfhttps://www.producaoonline.org.br/rpo/article/view/37710.14488/1676-1901.v5i4.377Revista Produção Online; Vol. 5 No. 4 (2005)Revista Produção Online; v. 5 n. 4 (2005)1676-1901reponame:Revista Produção Onlineinstname:Associação Brasileira de Engenharia de Produção (ABEPRO)instacron:ABEPROporhttps://www.producaoonline.org.br/rpo/article/view/377/452Copyright (c) 2014 Revista Produção Onlineinfo:eu-repo/semantics/openAccessSalles, André2015-11-11T17:27:00Zoai:ojs.emnuvens.com.br:article/377Revistahttp://producaoonline.org.br/rpoPUBhttps://www.producaoonline.org.br/rpo/oai||producaoonline@gmail.com1676-19011676-1901opendoar:2015-11-11T17:27Revista Produção Online - Associação Brasileira de Engenharia de Produção (ABEPRO)false |
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